如今，美國已經開始陷入「冷戰2.0焦慮」——我們的AI技術，恐怕已經落后于中國了？

甚至AI社區的不少人已經押注：接下來幾個月，將有一大波中國開源AI模型的浪潮！

某AI大V如是說：一年前，沒有人會預料到，在AI競賽中，美國竟會被更強大的中國超越。如今，這種恐慌已經彌漫開來，更加顯而易見。

下面這張圖片，愈發成為如今的現實。

一位大V呼吁道：如果中國贏得技術競賽，那他們也會贏得經濟和其他領域的競賽。屆時，他們將成為世界上的主導力量，我們不能讓這種情況發生！

因此，如果美國現在還想趕上中國、擊敗他們，就需要無限的能源、無限的算力和更簡單的立法。

LeCun附議：DeepSeek擊敗美國，不過是中國內部競爭的副產品

科技大V、天使投資人、技術創始人Balaji已經預測到，接下來幾個月里，中國還會有一波開源AI模型的浪潮，涵蓋從計算機視覺到機器人技術，再到圖像生成的各個領域。

這是一種AI的生產過剩。

他之所以做出這種判斷，是因為從公開聲明中推斷出，很明顯中國的目標是讓AI軟件不再有利潤，因為他們在通過AI硬件賺錢。

他認為，對于美國科技產業（這個最后的堡壘），中國想復制他們已經對美國制造業做過的事情——復制它、優化它、規模化生產，然后用低價擊垮原版。

在他看來，整件事的內在邏輯，是這樣的。

1.中國注意到，DeepSeek的發布曾一度讓美國科技公司的市值蒸發了大約一萬億美元。
2.中國的核心優勢一直是出口實體產品，而非軟件。
3.中國的另一項核心競爭力是以極大規模出口商品，直到所有外國生產商被壓垮，他們就能主導市場，就像他們對德國和日本汽車產業所做的。
4.DeepSeek的出現，讓中國有了信心，認為在AI領域拿下世界第一，已經是可能實現的目標。
5.DeepSeek已經在中國迅速走紅，其開源特性意味著每個人都可以快速接入。
6.如今，DeepSeek可能已經擁有了無限的資源支持。

綜合這一切來看，中國現在認為自己已經抓住了這樣的機會：打擊美國科技公司、拉動內部經濟、從全球AI軟件（至少是在模型層面）中抽走利潤空間。

而在那之后，則是通過銷售價格低廉、質量過硬的AI硬件來賺錢，比如智能家居、自動駕駛汽車、消費級無人機和機器狗。

從上面這些敘述可以看出，美國人看待這件事的角度可謂是十分「酸雞」。

總之，在做過一番預測后，Balaji表示，自己不知道中國是否能在應用層取得成功。

但對那些開發封閉源代碼AI模型的公司來說，顯然他們虧慘了。因為，他們已經很難收回訓練SOTA模型所需的高昂固定成本，尤其是如今在開源好模型層出不窮的情況下。

總之，中國如今成了開源AI的先鋒，這實在令人驚訝。

然而內部邏輯卻是一致的：因為中國專注于不擇手段地贏，這就意味著他們需要復制一些已經被西方放棄的價值觀，比如開源，而這曾經被認為是最難模仿的。

最后，Balaji十分不情愿地表示：不得不承認，中國在軟件上的進步速度，已經超過了西方在硬件上的進步速度。

對于Balaji這居高臨下的言論，是時候拿出LeCun曾經的這番話，來回懟他們一番了——

「硅谷圈子的常見病，就是一種錯位的優越感。高級階段的癥狀，是認為小圈子就能壟斷好的想法」

并且這次，LeCun依然轉發了類似論調的觀點，強調中國并不是一個協調一致的單一實體，而是一個競爭異常激烈的國內市場，企業家們時刻懷揣著夢想，也懷揣著被人趕上的恐懼。

所以，擊敗美國不過是中國內部競爭的副產品而已。

不過，對于Balaji的判斷，還是不少人表示贊同，尤其是「硬件是中國科技擴展到全球市場的主要渠道」。

有人表示，所以美國現在的對策就是停止訓練基礎模型，完全專注于微調和構建app。訓練基礎模型，已經是整個AI產業中最昂貴、利潤最低的部分，所以最不劃算。

Aitomatic CEO、港科大教授Christopher Nguyen對此評價道：你的很多客觀見解都很有道理，但我認為你的觀點太過「美國中心主義」了。

如果想要更貼近中國視角地來理解這件事，就要明白——我們對他們的關注，遠遠多于他們對我們的關注。

要知道，中國的公司和技術人員一直在大力投入開源項目（比如Linux基金會，或深圳的機器人產業），他們也一向致力于以更高質量和最低成本「擊敗」競爭對手——在彼此之間，他們的競爭都一直很激烈。

可以說，在中國，這種氛圍并不是出于某種國家層面的統一工業政策，而是源于純粹的、激烈的市場競爭和技術創新。

Nguyen教授舉例說，自己就曾在松下領導一個工業級的AI項目。當時松下中國內部的說法就是，他們必須用「中國速度」來做事——比全球其他地區更快、更精簡、更強硬，根本等不起全球總部的節奏。

他建議說，你們應該試著從中國自身多元的視角去理解中國，而不是把美國放在他們的宇宙中心。

美國已落后于中國，必須迎頭趕上！

Facebook前高管、Social Capital創始人兼CEO Chamath Palihapitiya也表示，中國在很多方面已經全面領先美國。

如果美國還想趕上中國、擊敗他們，就需要無限的能源、無限的算力和更簡單的立法。

「無限的能源」，意味著在維持現有政策（如投資稅收抵免和可轉讓性）的基礎上，同時盡可能批準各類新型能源項目，包括天然氣、煤炭、核能、風能和太陽能等所有模式。

「無限的算力」，意味著要迅速將對臺灣省芯片制造的依賴轉移到美國本土。

「更簡化的立法」就更簡單了，如今繁雜且相互矛盾的法律法規讓高效推進變得幾乎不可能。因此每制定一條新規，就應廢除十條舊規。

總之，如果迅速行動，贏得這場競賽還是有可能的。

很多人呼吁，現在，美國應該解除對所有技術、AI、機器人和能源行業的管制，像在太空競賽時那樣，重新投資STEM。

而削減國家科學基金會（NSF）和國立衛生研究員（NIH）的預算、削減研究經費，顯然是南轅北轍的做法。

比爾蓋茨：DeepSeek創新的開放性，我從未見過

如今，已經有越來越多的大佬看好中國AI的發展勢頭。

比如最近在訪談中，比爾蓋茨就表示，非常看好DeepSeek的創新能力。

在訪談中，他表示，中國擁有非常強大的大學，可以開展深入的研究。

而DeepSeek所做的其實并不罕見，但它們做了一件非常聰明的事，讓所有人都看到了。

不過比爾蓋茨強調說，這種創新的開放性，以及DeepSeek所打破的數字紀錄，的確是他從未見過的。

而且，因為如今最先進的技術基本都已經開源，盡管它們大部分來自中國和美國，但沒有人真正落后。

不過，對于中美AI競賽，他的預測是只要美國能控制住臺積電，美國就不會輸。

軟件爆炸在美國，全棧AI大爆炸在中國？

AI競賽最終的勝出者是誰，最近硅谷投資人Tom Davidson等人的長文預測中，也有提到。

他們分析道，如今AI已經會改進算法和軟件，提高AI芯片的質量，同時提高芯片的產量。

這些過程，會形成幾種循環，周期分別是3個月、數月，以及數年。相對應的，就是軟件大爆炸、AI技術大爆炸，和全棧大爆炸！

作者通過計算給出了驚人的結論：在到達AI到達物理極限之前，這些反饋循環最終將導致有效計算能力增加13到33個數量級。

最終，爆炸性的結論來了——AI在達到有效的物理極限之前，能進步到什么程度？

答案是，軟件效率可能提升大概13個數量級，也就是1000億倍；芯片技術可能提升100倍左右；芯片制造規模可能擴大1萬倍左右！

所以，哪些國家會率先達到這些進步？

在博客中，幾位作者給出了這樣的預測——

軟件大爆炸，最有可能出現在美國，因為這些AI芯片和算法的所有者掌握著高度集中的權力。

AI技術爆炸，最有可能出現在美國和半導體供應鏈中的其他國家和地區，比如臺灣省、韓國、日本、荷蘭，而權力會更廣泛地分布在AI算法、AI芯片和半導體供應鏈所有者之間。

而全棧爆炸，更有可能發生在中國和海灣國家等擁有強大工業基礎的國家，這種爆炸也會將權力更廣泛地分布在整個工業基礎中。